MCP 서버 구축

훈련된 랜덤 포레스트 모델을 제공하고 ReAct 상호 작용을 위해 Bee 프레임워크와 통합하는 MCP 서버를 구축하는 방법에 대한 전체적인 연습입니다.

라이브로 직접 확인해보세요 📺

MCP 서버 시작 🚀

1. 이 저장소를 복제하세요 git clone https://github.com/nicknochnack/BuildMCPServer

2. MCP 서버를 실행하려면
   cd BuildMCPServer
uv venv
source .venv/bin/activate
uv add .
uv add ".[dev]"
uv run mcp dev server.py

3. 에이전트를 실행하려면 별도의 터미널에서 다음을 실행하세요.
   source .venv/bin/activate
uv run singleflowagent.py

FastAPI 호스팅 ML 서버 시작

git clone https://github.com/nicknochnack/CodeThat-FastML
cd CodeThat-FastML
pip install -r requirements.txt
uvicorn mlapi:app --reload
자세한 제작 방법은 여기에서도 확인할 수 있습니다.

기타 참고 자료 🔗

• MCP 클라이언트 구축(SingleFlow 에이전트에서 사용)

• ML 서버를 구축하는 원본 비디오

누가, 언제, 왜?

👨🏾‍💻 저자: Nick Renotte 📅 버전: 1.x 📜 라이선스: 이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.